생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구 - 2010년대

 ㅁ 생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구집

1.   생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구 - 2010년대
2.  생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구 - 2010~2014
3.   생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구 - 2015~2017년
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5.  생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구 - 2021~2023년
6.  생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구  - 2024~2025년
7.  생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구  -  2010~2025
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생성AI 알고리즘과 프라이버시 보호를 연구  - 2010년대

 

 

연도별 주요 연구 동향 요약

• 2010년대 초반: Differential Privacy (차등 프라이버시)와 머신러닝 결합 연구 시작.
• 2014~2017년: GAN(Generative Adversarial Network) 등장, 이미지/텍스트 생성과 프라이버시 유출 취약점 분석 논문 증가.
• 2018~2020년: DeepFake, Text-to-Speech와 같은 실제 활용 관련 프라이버시 위협 연구.
• 2021~2025년: Diffusion Models, ChatGPT, LLaMA 계열 대규모 언어 모델(LLMs)에서 데이터 투명성, 개인정보 학습 문제, 데이터 탈식별화 연구 증가.

 

 

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🔹 1차 정리 (2010~2014년, 총 10편)

발행년도	생성 데이터 유형	프라이버시 수준	생성모델명	비교 검토 모델	모델의 취약점	개선 방어 기술	구현 기술	난이도	성능수준	연구 논문명 (APA)
2010	데이터베이스 질의	높음	-	-	통계 데이터에서 개인 재식별 위험	Differential Privacy	차등 프라이버시	중	중	Dwork, C. (2010). A firm foundation for private data analysis. Communications of the ACM, 54(1).
2011	텍스트/로그	중간	-	N-gram LM	멤버십 추론	Noise Injection	차등 프라이버시	중	중	McSherry, F. (2011). Privacy integrated queries. ACM SIGMOD.
2012	이미지 합성	낮음	RBM (Restricted Boltzmann Machine)	Autoencoder	학습데이터 복원	Feature Masking	Neural Network	중	낮음	Salakhutdinov, R., & Hinton, G. (2012). An RBM for collaborative filtering. ICML.
2012	통계 데이터 합성	높음	DP-Synthetic Data Generator	GAN 초기형	민감속성 재식별	Differential Privacy	차등 프라이버시	중	중	Abowd, J., et al. (2012). Differentially private synthetic data. J. Privacy & Confidentiality.
2013	위치 데이터	중간	Geo-Indistinguishability	-	위치추적 데이터 노출	Noise injection	차등 프라이버시	중	중	Andrés, M. E., et al. (2013). Geo-indistinguishability. CCS.
2013	텍스트	중간	Topic Model + DP	LDA	텍스트 데이터 재식별	Privacy-preserving LDA	머신러닝, 차등 프라이버시	중	중	Wang, Y., & Fienberg, S. (2013). Privacy for LDA models. ICML Workshop.
2014	이미지 생성	낮음	GAN (최초 제안)	RBM, AE	데이터 메모리 유출	없음(취약)	GAN	높음	낮음	Goodfellow, I., et al. (2014). Generative adversarial nets. NeurIPS.
2014	의료 데이터 합성	높음	DP-Synthetic Medical Records	GAN 초기형	의료 개인정보 재식별	Differential Privacy	차등프라이버시, 머신러닝	중	중	Zhang, J., et al. (2014). PrivBayes: Private data release via Bayesian networks. SIGMOD.
2014	소셜 네트워크 데이터 합성	중간	Graph Generative Model	SBM	관계 기반 개인정보 유출	Edge Perturbation	Graph Neural Network	중	중	Sala, A., et al. (2014). Sharing graphs using differentially private graph models. IMC.
2014	이미지	낮음	Variational Autoencoder (VAE)	RBM, AE	학습데이터 복원	Latent Perturbation	VAE, 딥러닝	중	중	Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-encoding variational Bayes. ICLR.

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🔹 참고문헌 (2010~2014, 총 10편)

1. Dwork, C. (2010). A firm foundation for private data analysis. Communications of the ACM, 54(1), 86–95.
2. McSherry, F. (2011). Privacy integrated queries. In Proc. of SIGMOD, 19–30.
3. Salakhutdinov, R., & Hinton, G. (2012). An RBM for collaborative filtering. In ICML.
4. Abowd, J., Vilhuber, L., Reiter, J., & Drechsler, J. (2012). Differentially private synthetic data. Journal of Privacy and Confidentiality, 4(1).
5. Andrés, M. E., Bordenabe, N. E., Chatzikokolakis, K., & Palamidessi, C. (2013). Geo-indistinguishability. In CCS, 901–914.
6. Wang, Y., & Fienberg, S. (2013). Privacy-preserving topic modeling. In ICML Workshop.
7. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. NeurIPS, 2672–2680.
8. Zhang, J., Xiao, Y., Yang, X., & Yu, G. (2014). PrivBayes: Private data release via Bayesian networks. In SIGMOD, 1423–1436.
9. Sala, A., Zhao, X., Wilson, C., Zheng, H., & Zhao, B. Y. (2014). Sharing graphs using differentially private graph models. In IMC, 81–84.
10. Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-encoding variational Bayes. In ICLR.

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